Notice bibliographique
Résumé
Countries rich in oil and gas often derive great wealth from these resources. Yet such countries are also often host to chronic economic problems, regional infighting and democratic deficits—factors which lead to high levels of corruption and lack of government accountability in the oil and gas industry. When neither constitutional nor effective legal rules govern the extraction of oil and gas, the regulation of the industry or the system for disbursing revenues, these problems worsen. One way to reduce the risks is to craft constitutional provisions designed to enhance accountability, minimize disputes and clarify roles and responsibilities. With an eye to the Middle East and North Africa (MENA) region, this report, using comparative examples from around the globe, addresses possible design options for the regulation in constitutions of oil and gas resources. There is, of course, no universal or best approach. The practices of other countries provide valuable lessons; but each country has to decide for itself the best approach to regulating oil and gas resources at a constitutional level, taking into account the political, social and economic context. The topics covered in this report are ownership, management, national oil companies (NOCs) and revenue. Ownership deals with which level of government has title over oil and gas resources; management refers to the processes by which oil and gas are extracted, transported and refined, including who has the authority to grant management rights, and to which parties; NOCs fall under the umbrella of management, as they are state-owned enterprises that may regulate or participate in the production of oil and gas; revenue management details the collection and distribution of oil and gas revenue, as well as the oversight and transparency mechanisms implemented to monitor the flow of revenue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».